DESCRIPCIÓN DEL CURSO -TALLER:

Objetivo
Al final del curso el alumno será capaz de familiarizarse con los comandos básicos del software.Conocer conceptos básicos asociados a la estadística. Asimismo, aplicar algunas herramientas estadísticas (descriptiva e inferencial) mediante el software MINITAB para resolver problemas asociados a sus procesos.

Duración, fechas y horario
El curso tiene una duración total de 16 horas

Dirigido a:
Profesionales y técnicos relacionados con procesos mineros, con nivel de manejo de computación a nivel usuario.

Nivel
Básico – Intermedio

Modalidad
Presencial u online

Licencia del sofware
El relator del curso utiliza el sofware Minitab con licencia oficial vigente durante el desarrollo del curso.

Requisitos
Cada alumno deberá disponer de un PC o notebook con el software MINITAB activado (El software se puede descargar de la página web www.minitab.com por 30 días de prueba). Tener conocimientos equivalentes de cuarto medio de enseñanza media. Dominio de computación a nivel usuario.

Aportes de Arech SpA
Curso online.- Conexión a través de plataforma Google Meet.
Online o presencial.- Entrega de apuntes, entrega de certificado de participación y/o aprobación con verificación en página web.

Contenido
1. Presentación del software MINITAB

• Presentación general del software
• Funciones básicas
• Módulos y áreas de aplicación
• Editar: abrir, guardar e imprimir
• Macros para generar informes
Taller N°1: Macro para generar informes y tareas repetitivas
Taller N°2: Uso de biblioteca de macros

2. Estadística Descriptiva

• Conceptos básicos de estadística; Población y muestra. Parámetros y estadísticos
• Caracterización de los datos; localización, dispersión y distribución/forma
• Tipos de datos; continuos y de conteo
• Tipos de gráficos
Taller N°3: Construcción de histogramas
Taller N°4: Gráfico de cajas y gráficos semejantes
Taller N°5: Gráficos de conteo: Diagrama de Pareto y gráficos semejantes

3. Conceptos fundamentales de estadística

• Fundamentos
• Introducción a la inferencia estadística
• La Distribución normal y sus propiedades
• La distribución normal estándar y la puntuación z
• La distribución de la media muestral
• El Teorema central del límite y su importancia
• Estimación puntual y estimación por intervalos del parámetro (Intervalos de confianza)

4. Contrastes de hipótesis

• Introducción a los contrastes de hipótesis
• Pruebas unilaterales y bilaterales
• Criterio de rechazo asociado a las pruebas de hipótesis

5. Tratamiento preliminar de los datos

• Datos anómalos; Grubbs y Q de Dixon
• Test de normalidad
• Identificación de distribuciones individuales
• Transformación Box-Cox y de Johnson
• Error tipo I y II, potencia y determinación del tamaño de muestra
• Diferencia entre intervalo de confianza e intervalo de tolerancia estadístico
Taller N°6 Intervalo de probabilidad
Taller N°7 Aplicación de z-score
Taller N°8 Test de Normalidad; Anderson Darling aplicado a datos reales.
Taller N°9 Test de datos anómalos; Grubbs y Dixon.
Taller N°10 Identificación de distribución individual y transformación de datos

6. Comparación de una muestra con un valor de referencia

• Test t de una muestra
• Test de signos y Test de Wilcoxon (Método no paramétrico)
• Comparar desviación estándar (varianza) vs un valor de referencia
Taller N°11: Pruebas de comparación de una muestra con un valor de referencia: Test t-student de 1 muestra, Test de signos y test de varianza de 1 muestra. Aplicación del tamaño de muestra y del asistente de Minitab Taller N°12: Test de varianza de 1 muestra.

6. Comparación de dos muestras

• Introducción a los estadísticos de comparación de dos muestras
• Test F de varianzas de dos muestras independientes
• Test de t de dos muestras independientes
• Test de Mann Whitney (Método no paramétrico)
• Test de t de dos muestras pareadas y test no paramétrico equivalente
Taller N° 13: Pruebas de comparación de dos muestras independientes.
Taller N° 14: Prueba F de varianzas para dos muestras independientes.
Taller N° 15: Prueba t-student de muestras pareadas y Prueba de Mann Whitney

8. Comparación de más de dos muestras

• Introducción al análisis de varianzas, ANOVA
• ANOVA de 1 factor
• Test de Kruskall Wallis (Método no paramétrico)
• ANOVA de más de 1 factor: Diseño balanceado
• Test de Barlett y Levene para comparar más de dos varianzas.
Taller N° 16: ANOVA de 1 factor y ANOVA de más de 1 factor y Prueba de Kruskall Wallis
Taller N° 17: Prueba de Barlett y Levene para comparar más de 2 varianzas
Taller N° 18: ANOVA de más de 1 factor (Diseño balanceado)

9. Correlación y regresión

• Introducción; la covarianza
• Conceptos básicos; correlación y regresión simple, RLS
• Contrastes de hipótesis de la regresión
• Estimación puntual y por intervalos de los coeficientes de regresión
• Intervalos de confianza de la respuesta media para un valor específico de la variable predictora
• Intervalos de predicción de la regresión para un valor específico de la variable predictora
• Análisis de los residuos. Validación del modelo (método gráfico)
• Prueba Falta de ajuste. Validación del modelo (método analítico)
• Regresión múltiple, RLM
• La multicolinealidad y el FIV
• contraste de hipótesis con RLM
• Regresión no lineal
Taller N°19 Correlación
Taller N°20 Pruebas de regresión lineal simple, análisis de residuos e Interpretación
Taller N°21 Regresión lineal múltiple
Taller N°22 Regresión no lineal

9. Cartas de control aplicado a procesos mineros

• Introducción a las cartas de control
• Tipos de cartas de control
• Test para identificar causas especiales
• Construcción de cartas de control I-RM
• Construcción e interpretación de cartas de control X barra-R
• Índice de capacidad de procesos
Taller N°23 Cartas de control I-RM
Taller N°24 Cartas de control X barra -R
Taller N°25 Indice de capacidad de procesos